基于EMD去噪方法研究及其在地质勘探中的应用

论述了EMD分解的基本原理,研究了利用EMD分解进行信号去噪的方法.EMD把信号按照不同的特征尺度分解为不同频带的IMF分量,将含有噪声的高频IMF分量剔除,选择低频或者指定频带的IMF进行信号重构,即可达到去噪的目的.仿真信号与实测数据的处理结果都表明,该方法不但有效地去除信号中的确定性噪声和随机噪声,而且尽可能地保持了有效信号,减少了信号损失,提高了数据处理的准确性.     

基于经验模态分解法与小波变换的长周期大地电磁信号去噪方法

针对大地电磁信号具有非线性、非平稳和非最小相位的特点,提出了一种基于经验模态分解法结合小波变换的联合信号去噪方式,将时间序列信号通过经验模态分解,利用连续均方误差准则确定原始信号能量转折点,进而再使用小波阈值去噪法对剩余固有模态函数分量进行去噪,最后重构出消噪信号。通过对实测信号处理前后结果的对比,表明了本方法能够有效地应用于信号时域去噪。     

基于局部均值分解的地震信号时频分解方法

在分析地震资料时,因吸收和衰减等原因,地震信号往往呈现出非稳态性。时频分解方法能将地震信号分解成多个稳态的子成分,从而为描述和分析地震信号的属性提供了便利,如短时傅里叶变换、小波分析、经验模式分解(EMD)等方法。本文引入了一种新的时频分析方法——局部均值分解(LMD)。该方法将地震信号按其时频属性分解成多个乘积分量信号(PFs),较EMD分解所得的固有模态函数(IMFs)保留了更多的局部信息,同时模态混叠效应更少。对模型数据和实际数据的处理结果验证了LMD方法能够合理地分解地震信号,更准确地描述地震资料中不同时间尺度的构造信息,为进一步的地震数据处理和解释提供参考。     

小波包变换在面波分离中的应用

作为一种时频分解方法,小波包变换有着广泛的用途,它不仅优于小波变换,而且与传统Fourier变换相比,它能刻画出具有相同频率的有效波与面波在时间-空间域的分布,然后可以从中分离面波,再进行重构,即可得到分离面波后的结果,该方法在成功分离面波的同时,可使有效波的能量(尤其是其低频能量)损失减小,有效地保持信号的频宽不变,提高记录的信噪比.实际资料的处理结果表明,此方法在分离面波方面具有良好的效果.     

几种重排算法在地震信号处理中的实验分析

阐述了时频分析技术中重排算法的基本思想,给出了部分重排算法的局部能量重心表达式;设计了两个数值实验,利用几种重排算法对单道地震信号进行了计算和分析比较。结果表明：重排算法不仅能有效抑制交叉项,同时也能提高时频聚集性,从而获得更理想的局部信号特征。其中以重排Spectrogram分布的时频聚集能力最佳,尤其适合于突出主频信号;重排平滑伪Wigner-Ville分布同样也能够获得较理想的时频效果,但稍弱于前一种方法;重排伪MH分布的时频聚集性相对较差,没有对分散的能量进行有效的重新分配处理。重排算法因其突出的时频聚集能力,应用在地震剖面中可以得到更加细致的瞬时频率特征。     

基于经验模态分解(EMD)的小波熵阈值地震信号去噪

针对EMD阈值去噪算法中阈值由经验选取以及无法有效区分各固有模态函数上有用信息的不足,本文对各固有模态函数进行小波变换,对各层小波系数进行相关处理,以突出有效信息,抑制噪声;将细节系数的有效信号和突变点置零并等分为若干区间,选取小波熵最大子区间的高频小波系数平均值作为噪声方差计算得到阈值。该阈值选取方法依据小波熵的特点,自适应地根据对应尺度上信号自身的能量特征确定该尺度阈值。将该算法应用于仿真信号和实际地震信号去噪,结果表明该方法优于基于EMD的小波阈值去噪,在提高去噪效果的同时,也更好地保护有效信号。     

连续小波变换在探地雷达信号分析中的应用研究

广泛应用于工程勘探的探地雷达,由于其发射的高频电磁波在介质中迅速衰减、受环境噪声大等因素影响,探测剖面难以对相对较深的异常体有较好的响应.复信号分析提取三瞬参数可多角度分析信号,并能突出弱反射信息,但易受噪声干扰,且常规的滤波方法不能有效地去除这一干扰.将具有时～频双重局限性的小波变换引入到复信号分析中,解决了复信号分析易受噪声干扰的问题,恢复了其对异常提取的能力.将此算法用于实际雷达探测数据处理中,取得了良好的应用效果.     

非平稳地震信号匹配追踪时频分析

根据三步法匹配追踪原理实现了基于雷克子波的地震信号自适应分解,在此基础上,讨论了利用匹配子波进行地震信号时频表征的方法。由于常规匹配追踪时频是以Wigner-Ville分布为基础,得到的时频信息有限,因此给出了一种基于可调窗口的短时傅氏变换时频表示方法,进而又利用各匹配子波的复谱,引入一种新的时频表示方法,不仅与Wigner-Ville方法具有同等的分辨率和能量聚集特性,而且保留了原信号的最基本时频特征,不存在交叉项和窗口截断效应。通过与短时傅氏变换和S变换时频特征的对比发现,匹配追踪时频表征和瞬时谱参数具有更高的分辨率。实际数据的应用也表明,匹配追踪分解非常适用于非平稳特征的地震信号的时频分析。     

基于小波分析的瞬变电磁信号消噪

密集采样的瞬变电磁信号其中晚期信号一般较弱,常规的滤波方法有时难以取得好的效果。应用多尺度小波分析方法进行瞬变电磁信号的去噪处理,可有效地区分有用信号与干扰噪声,经试算得到了比较满意的去噪效果,是一种瞬变电磁信号去噪的可行实用的方法。     

紧支小波变换算法实现及边界点处理

本文讨论了紧支小波变换的具体实现方法,并对其边界点进行了合理的处理,使得对信号的分解和重构具有很高的保真度。     

基于经验模态分解的航空重力测量动态误差分离

航空重力测量数据在测量的过程中很容易受到飞机动态运动的影响,飞机动态运动强时,航空重力测量数据的质量也随之降低,虽然经过数字滤波后可以将航空重力异常数据中的大部分噪声去除,但一部分与信号重叠的噪声还是无法被消除.利用经验模态分解对受飞机动态影响较大的一组实测数据进行深化处理.结果表明,在不影响航空重力异常数据分辨率的情况下,该方法很好地消除了由飞机动态运动引起的动态误差,使得航空重力测量的内符合精度由1.43mGal提升到了1.27mGal.     

基于优化经验模态分解和聚类分析的滑坡位移智能预测研究

针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。     

二维EMD方法在物化探数据处理中的应用研究——以云南个旧地区为例

文章采用二维EMD方法对云南个旧地区物化探数据进行非线性的多尺度分析与分解,有效分离了物化探异常,揭示深层次找矿信息.证明了二维EMD分解得到的所有分量都具有实际地质意义,它将是一种新的物化探数据处理方法.     

应用奇异值分解与二维经验模型分解提取金矿化致矿重力异常

奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和二维经验模型分解(bi-dimensional empirical mode decomposition,BEMD)2种方法用于鲁西铜石金矿田的金矿化致矿重力异常提取.通过对比研究得出如下结论:①基于重力数据,由BEMD和SVD 2种方法获...     

应用二维经验模分解(BEMD)法提取滇东Pt、Pd 元素地球化学异常

应用二维经验模分解(BEMD)法从滇东Pt-Pd含量数据中提取2类Pt-Pd异常,即由二维内蕴模函数3(BIMF3)表征的区域Pt-Pd异常和由二维内蕴模函数2(BIMF2)表征的局部Pt-Pd异常。根据异常产出的地质特征,区域Pt-Pd异常可进一步划分为2个亚类：其一是位于受SN向小江断裂和NE向寻甸-宣威深大断裂控制的二叠纪峨眉山玄武岩分布区的异常,其特征是具有明显的浓集中心,异常强度大;其二是分布于研究区中南部的黑色岩系中的异常,异常强度弱。其中前者是滇东Pt-Pd找矿的有利地段。局部Pt-Pd异常可进一步划分为3个亚类：①分布于玄武岩区,受SN-NE向深大断裂与其次级断裂交会域控制的异常;②分布于不同地质时期黑色岩系中的异常;③哀牢山断裂北侧与基性、超基性侵入岩有关的异常。其中,分布于玄武岩区的Pt-Pd局部异常强度高、规模大,是进一步找寻Pt-Pd资源的远景地段。     

应用二维经验模分解(BEMD)法提取滇东Pt、Pd元素地球化学异常

应用二维经验模分解(BEMD)法从滇东Pt-Pd含量数据中提取2类Pt-Pd异常,即由二维内蕴模函数3(BIMF3)表征的区域Pt-Pd异常和由二维内蕴模函数2(BIMF2)表征的局部Pt-Pd异常。根据异常产出的地质特征,区域Pt-Pd异常可进一步划分为2个亚类：其一是位于受SN向小江断裂和NE向寻甸-宣威深大断裂控制的二叠纪峨眉山玄武岩分布区的异常,其特征是具有明显的浓集中心,异常强度大;其二是分布于研究区中南部的黑色岩系中的异常,异常强度弱。其中前者是滇东Pt-Pd找矿的有利地段。局部Pt-Pd异常可进一步划分为3个亚类：①分布于玄武岩区,受SN-NE向深大断裂与其次级断裂交会域控制的异常;②分布于不同地质时期黑色岩系中的异常;③哀牢山断裂北侧与基性、超基性侵入岩有关的异常。其中,分布于玄武岩区的Pt-Pd局部异常强度高、规模大,是进一步找寻Pt-Pd资源的远景地段。     

基于频率域小波去噪的大地电磁信号工频干扰处理

大地电磁测深(Magnetotelluric,MT)在油气勘查中得到越来越多的应用,针对MT中日益严重的工频干扰,从频率域着手,结合小波阈值去噪方法,提出了基于频率域小波去噪的MT信号工频干扰处理方法。先对受噪的MT信号进行傅里叶变换,得到其实部和虚部,再用小波阈值去噪的方法对实部序列和虚部序列分别进行去噪处理,最后将去噪后的实部和虚部联合,进行反傅里叶变换得到去噪后的信号。给出了去噪方法的原理、步骤,并用仿真信号和实测大地电磁信号验证了其有效性。结果表明:频率域小波阈值去噪的大地电磁信号工频干扰处理方法是正确、有效的,能有效且自适应地压制大地电磁信号中的工频干扰,突出被工频干扰淹没了的有用信号的信息。     

Hyperion高光谱影像的经验模态分解及其几个问题的探讨

通过经验模态分解(EMD)方法,可以把高光谱曲线分解成一系列由高频到低频的本征模态函数(IMF),从而可以从不同层次分析高光谱数据特征,并进行特征提取.把EMD方法用于Hyperion高光谱数据处理,通过对每一个像元的高光谱曲线进行经验模态分解,构成IMF系列影像.通过分析IMF影像表明:对于不同的地物,其IMF也不同;不同波段,不但其噪声水平不同,而且噪声性质也不一样;原始影像的Smile效应在IMF中可以明显表现出来.由于IMF影像与原始影像的波段有一一对应的关系,因此与其它信号分析方法(如小波分析及FFT方法)相比,EMD方法得到的结果更直观,更易于数据分析.但是EMD结果受极值、插值方法、IMF判别准则以及端点效应的影响较大.     

爆破震动信号的多分辨小波分析

采用小波分析和快速傅立叶变换相结合的方法,对工程案例的爆破震动近、中远区的实测原始信号进行小小波分解和重构,得到重构后各子频带的时间信号及频谱,在此基础上通过Matlab语言编写程序研究爆破地震波沿各分区信号的频谱及能量分布特征。指出：爆破震动各分区的主频从大到小排序为：近区>中区>远区;随着比例距离的增加,低频带能量所占信号总能量的比例升高,高频带能量所占比例下降;频率越低的频带信号,持续时间越长;除主频所在频带外,在0～2.441 5 Hz频段（比较接近建筑物的自振频率）,爆破震动信号在水平方向占有不小的能量比例,故建筑物进行结构设计时考虑水平方向的抗震尤为重要。     

基于形态小波的核磁共振测井信号去噪及现场应用研究

核磁共振测井中采集到的回波串信号十分微弱,而背景噪声很强,使信噪分离困难。为解决这一问题,引入了结合数学形态学的特征识别和小波分解的多分辨率分析特性的形态小波方法。讨论了方法的数据基础和应用步骤,并与小波软阈值方法处理结果进行了对比分析。实测数据处理结果表明:形态小波去噪方法具有良好的细节保留和抗噪声能力,去噪效果优于小波软阈值滤波方法;在消除测井信号随机噪声的同时,能很好地保留信号的波形和特征,在较低信噪比下仍可有效地提取测井信号的有用信息,提高了T2谱的反演精度。